机器学习基础设施即服务(ML IaaS)审查和评级

什么是ML IaaS(机器学习基础设施即服务)?

机器学习基础设施即服务(ML IaaS)是一种基础设施交付模型,提供针对计算密集型ML和DNN工作负载进行性能优化的虚拟化或裸金属基础设施资源。ML IaaS市场的特点是核心功能,包括硬件加速、高性能计算平台,通常由GPU、FPGA或谷歌TPU等自定义处理器等加速器技术增强。由于涉及硬件的DNN框架(如TensorFlow、pyTorch、Caffe和MxNet)的独特性,它们需要重新配置并与适当的库集成,以充分利用ML IaaS功能。

机器学习基础设施即服务(ML IaaS)市场中的产品

4.7

“易于启动和易于维护的容器”

EC2实例非常容易设置,对于unix/windows初学者来说,在生产中也非常容易使用。与许多Aws工具兼容也是一个很大的优势。您可能希望启动服务器时不考虑裸机服务器的成本和可维护性。我会在aws gui上做所有的事情,除了应用程序感知的事情。

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4.5

谷歌云GPU - ML的廉价快速解决方案

谷歌云GPU是一个很好的工具,可以处理图像、视频等需要GPU更快处理的数据。在我们公司,我们用ML和谷歌云GPU的帮助创建和改进数据集,我们选择这个是因为它非常划算,速度非常快。例如,我们使用了几个来自谷歌Cloud GPU的Nvidia Tesla v100,每个GPU每小时只需X美元,这与花费Y美元外加电费和维护成本的GPU相比非常便宜。此外,Tensorflow和Keras与谷歌无缝工作,这是非常棒的!

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产品1 - 3

Gartner的研究

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